第七章总结 - Read.PDF

西北工业大学硕士学位论文 第七章 总结 第七章 总结 由于惯导系统所处的自然环境较恶劣，受阵风、海浪等干扰因素的影响，方 位失准角较大引起对准精度显著下降，严重时导致对准失效。在这种的情况下， 基于失准角均为小角度假设建立的线性对准模型已不能准确描述系统的误差传 播特性，传统的卡尔曼滤波算法也不能满足对准精度的要求。本文针对方位角为 大失准角下的非线性系统，深入研究基于自适应卡尔曼滤波的非线性对准技术. 论文的工作及新见解如下: (1)针对方位角在大失准角情况下，考虑系统的非线性并结合分析陀螺仪 随机漂移误差和加速度计的随机偏差，推导非线性系统的对准模型。 (2)通过仿真，本文发现目前常用的非线性鲁棒扩展卡尔曼滤波算法在实 际非线性对准中常常存在发散问题，结合非线性鲁棒扩展卡尔曼滤波算法的推导 公式分析归纳导致滤波发散的主要原因。并在文献 【1]所提出的改进Sage-Husa 线性自适应卡尔曼滤波算法的基础上，将其推广到非线性系统，提出了既保证滤 波的精度，又提高滤波器自适应能力的改进型非线性自适应卡尔曼滤波算法。 (3)根据实际对准模型，由于系统量测模型是线性，在应用非线性鲁棒扩 展卡尔受滤波算法时，不存在量测模型线性化误差，量测噪声v;的统计特性可以 验前确定，可以不考虑r,和R，的实时估计问题:而系统动态模型是非线性，在应 用卡尔曼滤波原理时必然存在动态模型线性化误差，有必要对虚拟系统噪声的统 计特性4.和Qr进行实时估计，因此，本文非线性对准系统仅对两个噪声统计特 性进行在线估计，在保证滤波精度的前提下简化了滤波算法。 (4)针对方位角为大失准角的非线性对准系统，对扩展卡尔曼滤波、非线 性强跟踪自适应滤波、非线性鲁棒扩展卡尔曼滤波和改进型非线性自适应卡尔曼 滤波进行仿真，分析研究分别在噪声误差和模型误差条件下，各滤波算法对水平 失准角和方位失准角滤波精度的影响。并通过比较发现，改进型自适应卡尔曼滤 波算法对先验的噪声统计特性和系统模型依赖较小，滤波精度和稳定性高，自适 应能力强。 本文根据上述研究，分析各种卡尔曼滤波器在非线性对准中对精度的影响， 对以后设计滤波器具有指导意义;探讨的改进型自适应卡尔曼滤波算法经仿真分 析具有较大范围的自适应能力，可允许系统有较大的初值误差，能在各种误差存 在的条件下，较稳定、可靠的工作。但是还存在一些问题有待解决: 本文对非线性鲁棒扩展卡尔曼滤波算法发散原因的研究，仅做了定性的分 一，9- 型鲤竺望壑全丝i}色一一一一‘一 _______ 笋七幸}} 析，缺少理论推导与证明，需在以后工作中进一步深入研究。 在工程应用 (如舰船、导弹等)中，基于自适应卡尔曼滤披的非线性对准技 术具有相当光明的前景，应将前沿理论和最先进技术用于对准研究，将理论与实 际结合，争取更大的突破。